This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.
배경잡음에 강인한 음성인식을 위한 전처리기로써 음성향상 기법이 요구되고 있다. 코드북 기반의 음성향상 기법은 기존 잡음 추정 알고리즘들과 비교하여 nonstationary 배경잡음 환경에 강인하다는 장점이 있다. 하지만 코드북 정보에 의존적이기 때문에 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 사용할 경우 성능이 급격히 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습된 음성과 잡음 코드벡터를 조합하는 과정에서 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 제거함으로써, Log-Spectral Distortion (LSD)과 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 관점에서 기존 코드북 기반 알고리즘의 성능을 향상시켰다.
DSC-HDTV 시스템은 영상에 존재하는 공간, 시간, 진폭의 중복성을 제거하기위하여 변환 부호화, 움직임 보상 예측 부호화, 적응 양자화를 이용한다. 본 논문에서는 장면 변화와 전송 잡음으로부터 신속히 화질을 복원하는데 이용하는 누설요소의 적용 방법과 인간 시각 시스템을 이용한 인식하중치를 구하여 적응 양자화하는 방법을 제안한다. 인식하중치는 대비 민감도, 시공간 매스킹과 주파수 민감도에 따라 구한다. 적응 양자화는 인식하중치와 버퍼이력상태로부터 얻은 전체 왜곡 레벨을 이용하고 그에 따른 잉여 비트량은 다음 프레임의 화질 개선에 이용된다. 장면이 변할 경우 복원된 영상은 큰 양자화 오차를 포함하기 때문에 움직 보상 예측 부호화에서 구한 변위프레임 차신호가 큰 값이 되어 비트량이 증가하고 버퍼의 상태가 불안정하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 누설요소를 장면이 변할 경우 0으로 하고 그이후의 프레임에서의 15/16으로 고정하여 전체왜곡레벨을 표준편차를 이용하여 조절한다. 실험결과 제안된 방법의 영상의 화질은 수 프레임내에 복원되고 버퍼상태도 신속히 안정화된다.
본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.
본 논문에서는 HEVC 기반 비디오 부호화에 있어 CTU 단위의 시각 민감도에 따라 CTU 별로 QP 를 조절하여 주관적 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각 민감도를 측정하는 방법으로서 화소 영역에서의 최소가지차(JND, just noticeable distortion)를 계산하여 이용하였고, 이를 HM 12.0 참조 소프트웨어에서 이용되는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 모듈에 결합하여 시각 민감도에 따라 QP 를 제어할 수 있도록 하였다. 시각 민감도가 큰 영상의 영역에 대해서는 상대적으로 작은 QP 값을, 시각민감도가 작은 영역에 대해서는 큰 QP 값을 양자화 과정에 적용함으로써, 시각 민감도가 작은 영역에 대해서는 사용 비트양을 절약하고, 절약된 비트를 상대적으로 시각 민감도가 큰 영역을 위해 사용함으로써 비디오의 주관적 화질을 향상시킬 수 있었다. 뿐만 아니라 이를 하드웨어에 적용 가능하게 하기 위해 HM 12.0 기반 하드웨어 구현을 위한 소프트웨어 플랫폼에 구현하여 실험한 결과, $R-{\lambda}$ 모델 율 제어 알고리즘으로 율 제어 하여 부호화 한 경우 Y-PSPNR(peak signal to perceptual noise ratio)에 대한 BD-rate 는 평균 9.4%의 이득이 있었음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 마스킹 임계값 적응 방식을 개선하여 저전송률 오디오 부호화에서 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다. 포먼트 영역 검색 이후, 각 포먼트 영역의 평균 에너지와 해당 서브밴드의 에너지 비율을 이용하여 마스킹 임계값을 변화시킨다. 상대적으로 에너지가 큰 밴드에 대해서는 더 많은 양자화 노이즈가 허용되는 반면, 청각적으로 민감한 스펙트럴 밸리에서는 비트 할당을 높여 양자화 에러를 좀 더 줄인다. 이는 음성 부호화에서 널리 사용되는 지각 가중(perceptual weighting) 개념을 반영한 것이다. 객관적 음질 평가 결과, 제안한 알고리즘이 기존 방식에 비해 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
In this paper, we described the implementation and the sound quality assessment of a real-time stereo audio codec using TMS320C40 DSP (digital signal processing) chip for low bitrte and high quality audio. We implemented hardware and software in order to overcome a real-time processing problem of audio compression algorithm that can be produced by largely recursive computing and complexity of the process. We have studied five types of distortion that can be produced by perceptual coding and the codec was evaluated by eight test musics that are selected in SQAM (sound quality assessment material) 422-2-4-2 produced by EBU (european broadcast union). The subjective listening tests were carried out on the codec quality and preformance by double blind method in a listening room with eleven listeners. As a result, 5 grade-impairment scale was scored under minus one and the codec quality was evaluated to be perceptible, but not annoying.
A reversible audio watermarking algorithm is presented in this paper. This algorithm transforms the audio signal with the integer wavelet transform first in order to enhance the correlation between neighbor audio samples. Audio signal has low correlation between neighbor samples, which makes it difficult to apply difference expansion scheme. Second, a novel difference expansion scheme is used to embed more data by reducing the size of location map. Therefore, the difference expansion scheme used in this paper theoretically secures high embedding capacity under low perceptual distortion. Experiments show that this scheme can hide large number of information bits and keeps high perceptual quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1388-1399
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2012
This paper proposes a quality metric based on a No-Reference Bitstream (NR-B) having least computational complexity for the assessment of the human-perceptual quality of H.264 encoded video. The proposed NR-B method performs a modeling of encoding distortion with three bit-stream information (i.e. frame-rate, motion-vector, and quantization-parameter) that can be directly extractable from the encoded bitstream and does not require additional complex processing of final pictures. From performance evaluation using 165 compressed video sequences, the experiment results show that the proposed metric has a higher correlation with subjective quality than is achieved with other comparable methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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